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利用动态子结构法和神经网络直接逆自适应控制研究一种柔性车载液压机械手的弹性动力学建模和振动主动控制方法。根据机械手各部件的实际边界约束条件,将机械手系统分解成由不同约束的连续梁构成的九个子结构。在建立各子结构的动力学控制方程后,借助边界条件经综合得到系统的动力学模型;在液压作动器的作用点设置边界坐标,极方便地得到系统的状态控制方程。通过神经网络学习该动力学模型的逆模型,从而产生液压作动器的电压控制信号,在控制过程中神经网络能够自适应的调整控制参数,使系统的输出达到最佳控制状态。系统仿真结果表明,神经